Construí un agente inteligente para acabar con las discusiones del equipo (en gran medida) - Mi viaje en la etapa 3 de HNG

Construí un agente inteligente para acabar con las discusiones del equipo en gran medida - Mi viaje en la etapa 3 de HNG

El problema es familiar: los chats de equipo son donde las decisiones van a morir. Propuestas brillantes se pierden entre memes, reacciones y debates irrelevantes, y una semana después nadie recuerda qué se acordó sobre la base de datos. Para afrontar esto como parte de la etapa 3 del HNG Internship diseñé y desarrollé Decision Note Agent, un agente IA que se integra con la plataforma de chat Telex.im para detectar, registrar y recuperar decisiones de forma estructurada y buscable.

Qué hace el agente Decision Note Agent. Vive dentro del chat del equipo y escucha comandos concretos para capturar decisiones y mantener un historial claro. Algunas de las acciones que soporta son: /decision propose texto para proponer una idea al equipo y someterla a votación, /decision approve id para aprobar una propuesta, /decision reject id para rechazarla, /decision add texto para registrar una decisión ya tomada, /decision list para ver todas las decisiones, /decision search palabra clave para encontrar decisiones relacionadas y /decision history para obtener el historial completo. El objetivo fue que fuera lo más sencillo y sin fricción posible, evitando desplazamientos interminables y malentendidos.

Pila tecnológica y por qué la escogí. Implementé el backend en Python por su ecosistema y aptitud para IA, usando FastAPI por su rendimiento y su naturaleza asíncrona, ideal para interacciones en tiempo real en un entorno de chat. Añadí capacidades de resumen y validación con Gemini AI para dar un toque de inteligencia al agente. La integración con Telex.im se realizó mediante el protocolo A2A y un endpoint well known donde el agente anuncia sus habilidades y recibe mensajes en formato JSON-RPC.

El camino no fue lineal. Los mayores retos fueron la comunicación con Telex.im y una buena dosis de depuración. Los errores principales que encontré fueron un agente incompleto en el archivo agent.json que no declaraba todas las acciones disponibles y un desajuste entre cómo se parseaba el payload principal y cómo esperaban los handlers recibir el texto del comando. Tras actualizar la configuración y refactorizar el manejo de flujos, el agente empezó a escuchar, responder y registrar decisiones de forma fiable.

Más allá del código, este proyecto me obligó a pensar en arquitectura, protocolos y usabilidad real. No basta con crear una API, hay que integrarla en la dinámica de trabajo de equipos y aportar valor real como participante en la conversación. Si te interesa ver el código completo lo publiqué en mi repositorio de GitHub como referencia y base para futuras mejoras.

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